مقدمه

در دنیای امروز داده‌ها، پردازش اطلاعات به روش‌های مختلف بسیار اهمیت دارد. پایپ‌لاین‌های داده‌ای می‌توانند به صورت دسته‌ای یا جریانی کار کنند و این امکان را به ما می‌دهند تا داده‌های بزرگ را به طور کارآمد پردازش کنیم. در این مقاله، ما به بررسی نحوه ساخت یک پایپ‌لاین یکپارچه با استفاده از Apache Beam خواهیم پرداخت که به طور همزمان قابلیت پردازش دسته‌ای و جریانی را داراست. هدف ما این است که با استفاده از DirectRunner، داده‌های حساس به زمان را تولید کنیم و تکنیک‌های مربوط به windowing را به کار ببریم.

Apache Beam چیست؟

Apache Beam یک مدل برنامه‌نویسی منبع باز است که به ما اجازه می‌دهد تا پردازش داده‌ها را به صورت یکسان، چه در حالت دسته‌ای و چه جریانی، اجرا کنیم. این ابزار به ما کمک می‌کند تا بتوانیم داده‌ها را از منابع مختلفی مانند Cloud Storage، Kafka و یا فایل‌های محلی جمع‌آوری کنیم و سپس آن‌ها را پردازش کرده و نتایج را به دست آوریم.

ساخت پایپ‌لاین یکپارچه

برای ساخت یک پایپ‌لاین یکپارچه نیازمند چندین گام اساسی هستیم:

• تولید داده‌های مصنوعی: در نخستین مرحله، ما باید داده‌هایی تولید کنیم که به زمان حساس باشند و سازگار با رویکرد پردازش ما باشند.
• مدیریت پنجره‌ها (Windowing): برای پردازش داده‌ها، ما نیاز داریم که داده‌ها را در پنجره‌های زمانی مشخصی گروه‌بندی کنیم. این امر به ما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را در زمان‌های خاصی بررسی کنیم.
• تنظیم قواعد تأخیر (Allowed Lateness): در این بخش، ما قاعده‌ای برای مدیریت داده‌های تأخیری تعیین خواهیم کرد که به ما کمک می‌کند تا با رویدادهایی که بعداً به پایپ‌لاین می‌رسند، به درستی رفتار کنیم.

تولید داده‌های حساس به زمان

ما می‌توانیم با استفاده از DirectRunner، داده‌هایی که شامل برچسب‌های زمانی هستند و از نظر زمانی مرتبط می‌باشند، تولید کنیم. به عنوان مثال، می‌توانیم داده‌هایی ایجاد کنیم که شامل اطلاعات دما در گذر زمان باشد. با ساخت برنامه‌ای که از data generators استفاده می‌کند، این داده‌ها می‌توانند به طور خودکار تولید شوند.

استفاده از Windowing

چندین نوع پنجره وجود دارد که می‌توانیم در Apache Beam استفاده کنیم. پنجره‌های ثابت، متغیر و از قبل تعیین شده، سه نوع اصلی از این پنجره‌ها هستند. با استفاده از Fixed Window، داده‌ها می‌توانند در زمان‌های مشخص به گروه‌های خاصی تقسیم شوند:

windowed_results = (input_data | 'Window' >> beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(60 * 60)))

قواعد تأخیر

با اعمال قاعده تأخیر، می‌توانیم تعیین کنیم که چه میزان تأخیری قابل قبول است. به عنوان مثال، ما می‌توانیم مشخص کنیم که یک رویداد حداکثر به مدت 10 دقیقه بعد از زمان تسویه، هنوز قابل قبول است و می‌تواند در پردازش ما لحاظ شود:

windowed_results = (input_data | 'Window' >> beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(60 * 60), allowed_lateness=timedelta(minutes=10)))

نتیجه‌گیری

با پیشرفت تکنولوژی و ظهور مدل‌های جدید داده، پردازش پیوسته و ترکیبی داده‌ها به یک ضرورت تبدیل شده است. در این مقاله به شما نشان دادیم که چگونه می‌توانید با استفاده از Apache Beam یک پایپ‌لاین یکپارچه برای پردازش دسته‌ای و جریانی بسازید. استفاده از windowing و قواعد مربوط به تأخیر، کمک شایانی به ما در پردازش داده‌های حساس به زمان می‌کند. امیدواریم که این آموزش بتواند به شما کمک کند تا از پتانسیل‌های کامل Apache Beam بهره‌برداری کنید. اگر شما نیز احساس می‌کنید که هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های نوین نقش بسزایی در پیشرفت شما دارند، حتماً در پروژه‌های خود از این ابزارها استفاده کنید!